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特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
Chainerチュートリアルを和訳する必要があったからかいてみた(1) - sora_sakakiのブログ
追記： 本記事はChainer 1.4以前の物になります。 現在の仕様とは大きく異なるので、参考程度にとどめてください。 それより新しいものを書かれた方もいらっしゃるようなのでそちらも参考にしてください。 i101330.hatenablog.com - 私的な理由により和訳を求められているので雑に必要そうなところだけ和訳します。 英語苦手ですし、奇麗に整形する気もないので、和訳の内容は保証しません。 また、指摘は大歓迎です。是非おしえてください。 2を書いたらリンク張ります。 注) Chainerではnumpyというライブラリを頻繁に使うのでそちらも参照 Introduction to Chainer これはChainer tutorialの1章です。この章では なんでChainerを作ったか 簡単な順伝播、逆伝播計算 パラメータを持つ関数の使い方とその勾配計算法 model パラメータ
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015
Deep Learning の簡単な説明から実装、そしてChainer の使い方を紹介します。CUDA サポートについても簡単に解説します。 最新のインストール方法も含んでいます。Read less
tensorflowの初心者向けMNISTチュートリアルをやってみた。 - Qiita
Googleが機械学習ツール「TensorFlow」をリリースしたので、さっそくチュートリアルをやってみた。 インストールは以下のようにする。 $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl 今のところ、Python2にしか対応していないようで、Python3で同じようにインストールしようとしたら失敗した。 numpyなど依存関係のあるものも自動的にインストールされる。 以下、公式サイトにある「MNIST For ML Beginners」にあるものをメモ書きしながら実装してみた。 （なお、input_dataというのはtensorflowの関数ではなく、ここにあるものをinput_data.pyという名前で保存しておく必要がある。） # -*- co
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
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